literature-appraisal - SKILL.md Agent Skill

name: literature-appraisal description: Use this skill when the user asks to critically appraise, interpret, critique, or generate a structured evidence-based review of a medical paper, clinical trial, observational study, diagnostic/prognostic model, systematic review, meta-analysis, guideline, narrative review, expert opinion, or uploaded PDF/article link. The workflow routes articles by study type, produces Traditional Chinese clinical-methodology appraisal, and uses bundled JAMA Users' Guides / causal inference references when needed.

SKILL: 醫學文獻批判性評讀 v3.6

融合來源

原始 literature-appraisal-SKILL.md
JAMA Users' Guides to the Medical Literature（JAMAevidence）
CI + MCID + Bayesian RCT 結果分類框架（Harrell / Zampieri / ASA / Pocock / Gelman & Carlin）
Gyawali B. How I Read a Clinical Trial Report? JCO Oncol Pract. 2026
SANRA (Baethge et al. 2019) — narrative review 專屬品質評估工具

v3.6 變更摘要

重新引入 JAMA Users' Guides 參考機制（取代 v3.4「移除 Bundled references」決定，v3.5 沿用該決定）：weekly pipeline 改為主動讓 backend 取用本機的 references/jamaevidence/：
- claude backend：呼叫 claude -p 時帶 --add-dir <references_dir> 與 --tools Read --allowedTools Read，模型可按需 Read 對應方法學的 JAMA Users' Guide markdown。
- codex backend：一般評讀維持 codex exec --sandbox read-only；若啟用 editorial/comment 全文擷取，改用 workspace-write 讓 dlbydoi.py 寫入暫存 PDF / markdown。JAMA references 在 prompt 前段注入 CODEX_REFERENCE_INSTRUCTIONS，明確告知可用 cat / rg 讀取。
- 取用策略：appraise pipeline 透過 _REFERENCES_BY_ROUTE 與 _build_references_section() 按 route 列出對應檔案的絕對路徑到 system prompt（共用 prompt cache）。模型只在批判實際涉及對應方法學議題時才讀，引用格式為 [參考: <filename> 第 X 節]。
Local-only 機制（重要）：references/jamaevidence/ 跟 references/index.md 都在 .gitignore，只存在維護者本機。CI / clone 環境下整個目錄不存在 → helper 自動 return ""，pipeline 等價於 pre-v3.6 行為（沒有 references 層）。文字提及檔案是 graceful degradation 而非 hard requirement。
v3.4 的「移除 Bundled references」段（v3.5 沿用）現在已過時：保留在下方版本歷史以便追溯，但本版本路由與 SECTION-0 規則不再受其約束。
_REFERENCES_BY_ROUTE 路由對照（程式碼層；非 prompt 內規範）：
- rct → 5 份（therapy validity、亞群、非劣性、platform trial、surgical RCT）
- observational → jama_agoritsas_…、hernanrobins_WhatIf_…
- sr / nma → jug140001.md、jug120001_…
- cpg / consensus → jama_brignardellopetersen_…
- diagnostic → jama_alba_…、jama_liu_…、jml90008.md
- preclinical / narrative / default → 無對應，不掛載 references 層

v3.4 變更摘要

A2（CPG / Consensus）新增「明確不適用的標準」段：仿 A3 narrative review 寫法，明確指出 PROSPERO 註冊、獨立 SR、GRADE 框架、PRISMA flow、雙人篩選等屬於 systematic review 的方法學要求，不應作為 ACC/AHA / ESC 等專科學會型 CPG 的失敗批判；這些是制度差異而非品質缺陷。
A2.1 AGREE-II 改為定性評估：取消「每面向 1–7 分、總分 __/42」的偽精度評分（正規 AGREE-II 是 23 個 item 換算 domain percentage，6 個面向各打一分不是 AGREE-II）。改為六面向各自定性評定「強 / 中 / 弱」並附理由。
A2.0「建議分布概覽」禁止輸出估計總數：當 PDF→markdown 轉檔導致部分建議方塊遺失時，必須明確列出遺失章節清單，不得從建議框出現次數或 Table 1 計數推算「總數 N–M 條」這類不可驗證的估計值。
F. 最終裁決 CPG 專屬欄位同步更新：移除「AGREE-II 總分 __/42」、改為六面向定性；建議清單完整性改報「可見並完整重建 N 條 + 遺失章節 M 個」。
~~移除「Bundled references」段~~（已被 v3.6 取代；保留為歷史紀錄）：原本因 cwd=tmpdir 與 references 不在 repo 而撤掉相關引導。v3.6 透過 --add-dir (claude) 與 read-only sandbox (codex) 重新讓本機 references 可被取用；本機沒有時 helper 自動降級不輸出 references 段，等價於 pre-v3.6 行為。

v3.3 變更摘要

A2 子模組（Clinical Practice Guideline / Consensus Statement）新增強制段落 A2.0：在進入方法學批判前，必須先以結構化表格完整列出文章本身給出的所有具體建議。
A2.0 定位為「論證架構重建」階段的延伸：先忠實重建，不得在此段混入批判。
強化路由規則：CPG / Consensus 類文章在 SECTION-0 完成後，必須先執行 A2.0「建議清單重建」，再進入 A2.1 / A2.2 方法學評估。
SELF-CHECK 新增 CPG / Consensus 專屬檢查項：確認建議清單完整、分級清楚、強建議低證據條目已計數、共識統計透明度已標注。
明確表格分工：原始研究的數據整理放在 SECTION-0「研究結果重點整理」；SR/MA/NMA 用 evidence synthesis table；CPG/Consensus 用 A2.0 建議清單。

v3.2 變更摘要（保留）

路由規則細分：將原本 SKILL-B 一網打盡的 review 類文章，依「證據宣稱範疇」拆為四個子型，分別對應不同的 A 段子模組
新增 A3：Narrative Review 子模組——以 SANRA 為基礎方法學評估，額外加上 narrative review 特有的紅旗清單
修訂 SECTION-0 第 0 節——要求明確判斷 review 子型
新增「混血文章」警示——對自稱 review 但方法學介於 narrative 與 systematic 之間的文章特別標注

觸發條件

當使用者上傳 PDF 或提供文章連結，並要求「評讀」、「判讀」、「appraise」、「critique」時啟動此 Skill。

執行順序

所有文章一律先執行 SECTION-0（通用描述），再根據路由規則執行對應 SKILL（A/B/C）。

最終輸出邊界

只輸出最終文獻評讀，不輸出內部草稿、逐步思考、執行筆記或 self-check checklist。
SELF-CHECK 只在輸出前內部執行，用來修正遺漏與矛盾，不得作為獨立段落呈現給使用者。

輸入來源與可見性限制

在 weekly journal 自動化流程中，文章通常是原始 PDF 經 MarkItDown 轉出的 markdown，不是可直接視覺檢查的原始 PDF。
只能判讀 markdown 中實際保留下來的正文、表格文字、圖說、補充資料文字與頁碼/章節標籤；不得聲稱看過 markdown 中沒有呈現的圖像細節、曲線形狀、影像、流程圖或 supplement 內容。
若 markdown 未保留表格、圖片、頁碼、supplement 或部分內容被截斷，必須在相關段落明確標註限制，例如「[限制：PDF 轉檔 markdown 未保留 Figure 2 圖像內容]」。
引用文內依據時，優先使用 markdown 保留的 section / table / figure caption / paragraph / page label；若沒有頁碼，不得自行編造頁碼，改標註「[markdown 未保留頁碼]」。
只有在使用者實際提供可視覺檢查的原始 PDF / 圖片，且當前工具能讀取圖像內容時，才可進行圖表視覺判讀；否則圖表判讀限於 markdown 轉出的文字與圖說。

全域輸出語言規則

全文以台灣臨床醫師習慣的自然繁體中文輸出；避免中國用語、直譯腔與大段英文原文堆疊。
醫學專有名詞、疾病/藥物/裝置正式名稱、試驗名稱、量表、統計術語、指引分級與常用縮寫可保留英文或中英並列，例如 GRADE、Class IIa、HFpEF、hazard ratio、SGLT2 inhibitor。
除上述專有名詞外，研究背景、建議內容、臨床解讀、方法學批判、紅旗與實務建議都必須用清楚的繁體中文表達。
若需要保留英文原句以避免失真，只能短句引用，並立刻附上繁體中文精準翻譯或轉述；不得以整段英文替代中文評讀。
表格欄位中的「建議內容」「作者主張」「臨床意義」「批判重點」均應以繁體中文為主，英文只作為必要術語或括號補充。

全域表格使用規則

原始研究：RCT、觀察性研究、診斷/裝置驗證、生物標記研究、動物/細胞/前臨床研究的數據，放在 SECTION-0 第 5 節「研究結果重點整理」；數字很多時可用「主要結果整理」或「關鍵結果」小型表格。
證據整合型文章：systematic review、meta-analysis、NMA、scoping review，或文章本身以多篇研究證據整合為核心時，使用 evidence synthesis table。
Guideline / consensus：使用 A2.0「文章建議清單完整重建」呈現建議；A2.0 仍須以繁體中文完整重建建議內容。

路由規則

收到文章後，先掃描以下特徵判斷類型，再選擇對應 SKILL 與子模組：

文章特徵	啟動	子模組
RCT、隨機對照試驗、crossover、pilot study、clinical trial	SKILL-A	主流程 + A1（特殊設計）
觀察性研究、世代研究、病例對照、橫斷面研究	SKILL-A	主流程 + 觀察性子模組 + Appendix 因果推論框架
動物實驗、細胞實驗、前臨床機轉研究	SKILL-A	主流程 + 前臨床/機轉子模組；不套用人體臨床試驗專屬要求
Diagnostic accuracy、sensitivity/specificity、AUC、ML 模型、clinical prediction rule	SKILL-C	主流程
Systematic Review、Meta-analysis	SKILL-B	A1（量化合成型）
Network Meta-analysis、Multiple Treatment Comparison	SKILL-B	A1（NMA 段）
Clinical Practice Guideline、Recommendation	SKILL-B	A2.0（建議清單重建）+ A2.1（方法學評估）
Consensus Statement、Delphi、Position Paper	SKILL-B	A2.0（建議清單重建）+ A2.2（共識方法評估）
Guideline 內含 Delphi 共識成分	SKILL-B	A2.0 + A2.1 + A2.2 全部執行
Narrative Review、State-of-the-Art Review、Focus Seminar、Educational Review	SKILL-B	A3（敘事型，本版新增）
Expert Opinion、Viewpoint、Perspective、Commentary	SKILL-B	A3（敘事型，簡化版）
Scoping Review	SKILL-B	A1 + A3 混合判斷
無法判定	詢問使用者確認後再執行	—

判斷子型的具體流程

收到自稱「review」的文章後，依以下順序判斷：

是否有 PRISMA flow chart 或明確的搜尋策略表？ 有 → 偏向 systematic（A1）；無 → 偏向 narrative（A3）
是否有預先指定的 PICO 與納排標準？ 有 → A1；無 → A3
是否有雙人篩選與品質評估（如 ROB-2、ROBINS-I）？ 有 → A1；無 → A3
是否有量化合成（forest plot、I²、pooled effect estimate）？ 有 → A1；無 → A3
核心輸出是「臨床建議」或「應做什麼」？ 是 → 加上 A2 評估
文章自我宣稱為何？ 與實際方法學是否一致？

⚠️ 混血文章警示：若文章自稱 "review" 但實際方法學介於 narrative 與 systematic 之間（例：有引用 PRISMA 但無雙人篩選；有提及搜尋策略但無預先註冊；有 forest-plot-like 圖表但無正式異質性檢驗），必須在 SECTION-0 第 0 節明確標注：「自稱方法學類別與實際執行存在落差」，並同時套用 A1 與 A3 的相關評估點。

SECTION-0：文章全面描述（所有類型皆執行）

目的

在進入批判性評讀前，先對這篇文章做完整的情境建立。明確標注哪些資訊來自文內、哪些來自外部搜尋。

SEARCH INSTRUCTIONS

以下項目必須主動搜尋外部資料：

作者背景與團隊過往研究（Google Scholar / PubMed 作者搜尋）
期刊屬性、Impact Factor、審查週期（期刊官網 / Clarivate / Scimago）
該期刊 peer review 平均接受天數（期刊官網 editorial stats 或 journalguide）
外部專業意見 / editorial / commentary（PubMed 搜尋同期 editorial；搜尋 "[論文標題] commentary" 或 "[論文標題] editorial"）。找到同期 editorial / comment 的 DOI 後，若本次任務有提供全文擷取工具/指令，務必先取得全文再轉述其論點；若 WebFetch / 網頁搜尋只拿到摘要、書目頁、付費牆或找不到全文，必須改用該工具/指令下載全文，不要只憑標題或摘要臆測。

標注格式：

文內資料 → [文內]
外部搜尋 → [外部: 來源名稱]
找不到 → [無法取得]

外部資料與推論邊界：

不得用模型記憶補外部資料。凡是作者背景、期刊指標、審查週期、editorial/commentary、同期外部評論等外部欄位，必須來自實際搜尋結果。
若外部搜尋找不到，標註「[無法取得]」，不要用印象或常識補齊。
若是根據文內線索做合理推論，必須明確標註「[推論]」並說明推論依據。
不要輸出與目標文章無關的泛泛教科書內容；方法學批判必須回扣本文設計、數據、限制或外部證據。

OUTPUT FORMAT — SECTION-0

0. 文章身份證

標題、期刊、年份、DOI
文章類型（路由判斷結果）
若為 review 類：明確標注子型（systematic / NMA / CPG / consensus / narrative / expert opinion）
混血文章警示（若適用）：自稱類別 vs 實際方法學的落差說明

1. 作者團隊評論

[需搜尋外部資料]

通訊作者：姓名、機構、專長領域
作者團隊構成：各作者分工與專長（若文內有 Author Contributions）
所屬機構聲譽：機構在此領域的研究地位
團隊過往研究：此團隊在相關主題的代表性發表（3–5 篇，附年份與期刊）；是否為該領域核心研究者？或跨領域首次切入？
作者立場史（narrative review 與 CPG / Consensus 特別關鍵）：作者過去公開立場與本篇結論是否一致？若高度一致，可能存在確認偏差
利益揭露：
- 文內申報的 COI / funding 來源 [文內]
- 評估：funding 是否可能影響研究方向或結論呈現？

2. 文獻 Metadata 整理

[部分需搜尋外部資料]

Received date / Accepted date：[文內]；審查天數（自行計算）
該期刊平均審查天數：[外部]（來源標注）
比較：本篇審查速度相對平均值是快 / 慢 / 相當，並給出可能解讀
期刊屬性：Impact Factor（最新）[外部]；期刊分區（Q1–Q4）；Open Access 狀態
邀稿 vs 投稿：是否為主編邀稿（invited review）？[文內若有揭露]
- Invited review 通常 peer review 較寬鬆，且作者立場較受編輯偏好影響

3. 研究背景

[僅根據本篇文內資料]

既有事實與證據：作者引用了哪些已知事實作為研究出發點？
知識缺口：作者指出目前文獻有什麼不足或爭議？
Research question：明確的研究問題是什麼？（若文內未明確陳述，根據 Introduction 末段推論並標注「[推論]」）

4. 研究設計與方法

PICO：
- P（Population）：
- I（Intervention / Exposure / Index test）：
- C（Comparison / Reference standard）：
- O（Outcome）：主要終點 + 次要終點
關鍵研究設計細節：設計類型、樣本來源、收案期間、追蹤時長、隨機化方式（若適用）、致盲層級（若適用）、統計方法（主要分析、ITT vs per-protocol、多重比較處理）
主要變項定義：主要 outcome 的操作型定義（如何測量？cut-off 如何設定？）

對 narrative review 的調整：第 4 節改為「文章範疇與架構」——

文章涵蓋的主題範疇：作者宣稱要回顧的範圍
文章章節架構：主要章節順序與篇幅分配
文獻來源描述（若有）：搜尋的資料庫、時間範圍、語言限制；若無，標注「[無搜尋策略描述]」
引用文獻總數與年份分布

對 CPG / Consensus 的調整：第 4 節改為「指引制定方法學」——

委員會構成：學科組成、地理代表性、患者代表是否納入
證據檢索與評估方法：是否自行進行 SR？是否使用 GRADE 或等效系統？
共識方法（若為 consensus）：Delphi / RAND-UCLA / Nominal Group Technique，幾輪投票，匿名性，共識門檻
COI 管理機制
外部審查流程

5. 研究結果重點整理

（同原版，視文章類型適用）

對 narrative review 的調整：第 5 節改為「核心論點與證據呈現」——

作者的核心論點（3–5 條）
支撐各論點的證據類型分布（RCT / 觀察性 / 動物 / 細胞 / 機轉 / 專家意見）
是否有量化呈現？若有，是哪一類圖表？（forest-plot-like？整合圖？時間軸？）

對 CPG / Consensus 的調整：第 5 節留作簡述（建議總數、強度分布的高階概覽），詳細建議清單由 A2.0 處理。

6. 作者討論與評論重點

作者的主要訊息：作者認為最重要的貢獻是什麼？
與現有文獻的異同：結果一致處 / 不一致處（作者如何解釋？）
限制（作者觀點） [文內]：逐條列出；評估是否完整或避重就輕
[評估]：作者的解釋是否合理？臨床建議是否超出數據支持的範圍？

7. 外部專業意見

[需搜尋外部資料]

若找到同期 editorial / comment 的 DOI：當本次任務有提供全文擷取工具/指令時，先用它取得全文；若 WebFetch / 網頁搜尋只拿到摘要、書目頁、付費牆或找不到全文，也必須改用該工具/指令下載全文，再根據實際內容摘要其核心論點、對本文的肯定與質疑、方法學批評，標注來源（作者、期刊、年份）與「[外部: editorial/comment 全文]」。
找到 DOI 但全文擷取失敗、或本次任務未提供擷取工具（只拿得到付費牆外摘要）：標注「[無法取得全文]」並只陳述可確認的書目資訊（題名、作者、DOI），不要憑題名臆測其立場。
若未找到：標注「[無法取得]——未發現同期 editorial 或公開評論」
產業新聞 / 投資人資訊 / 一般網路討論（Reddit 等）不作為專業意見來源。

8. 臨床建議

可採用這篇研究結論的臨床情境（具體說明適用條件）
不建議直接套用的情境（族群、setting、或條件不符）
給臨床醫師的實務建議（1–3 點，直接、具體、可操作）
研究證據強度分級：強 / 中 / 弱（附理由）

SECTION-0 完成後

繼續執行路由規則，進行對應 SKILL 的批判性評讀。

重疊處理原則：SKILL-A/B/C 的「補充技術細節」只記錄 SECTION-0 尚未涵蓋的細節，不重複已呈現的內容。偏差與方法學批判完全由 SKILL 的 B–E 節處理。

Fragment 載入機制（v3.5 新增）

Pipeline (weekly/appraise_selected.py) 會先用 weekly/classify_article.py 預判文章類型，然後把對應 fragment 接在這份 SKILL.md 後面送入 prompt。完整路徑：

Route	Fragment 檔
`rct` / `observational` / `preclinical`	`fragments/skill_a.md`
`sr` / `nma`	`fragments/skill_b_sr.md`
`cpg` / `consensus`	`fragments/skill_b_cpg.md`
`narrative`	`fragments/skill_b_narrative.md`
`diagnostic`	`fragments/skill_c.md`
`default`（無法判定）	所有 fragments 串接 = 拆分前完整 SKILL.md

本檔含全域規則（觸發、輸出邊界、輸入限制、語言、表格、路由、SECTION-0）；fragment 含對應 SKILL-A / SKILL-B(A1/A2/A3) / SKILL-C 的具體執行框架。請依下方接上的 fragment 執行其指示。

若 fragment 未接上（極少數異常路徑），預設執行 SECTION-0 後即停止並標注「[限制：未載入對應評讀 fragment]」，不要強行用記憶填補。

Version 3.6

v3.6 主要變更（JAMA references 重新可用 + local-only graceful degradation）：

透過 claude -p --add-dir <references_dir> + Read 工具，讓 claude backend 可按需讀取 references/jamaevidence/ 內的 JAMA Users' Guides
透過 codex exec + CODEX_REFERENCE_INSTRUCTIONS 注入，讓 codex backend 可 shell-read 同一批檔案；啟用 editorial/comment 全文擷取時，Codex sandbox 由 read-only 升為 workspace-write 以允許 dlbydoi.py 寫暫存檔
新增 _REFERENCES_BY_ROUTE 對照表（rct / observational / sr / nma / cpg / consensus / diagnostic 有對應檔；preclinical / narrative / default 無對應，不掛載 references 層）
新增 _build_references_section() helper：把 route 對應檔案以絕對路徑列入 cached system prompt；fragment 末段補上「何時讀」的觸發條件
Local-only：references/jamaevidence/ 與 references/index.md 在 .gitignore，本機沒這目錄時 helper 自動 return ""，等價 pre-v3.6 行為（無 references 層）
撤銷 v3.4「移除 Bundled references」決定（v3.5 沿用該決定）；該決定當時是因 cwd=tmpdir 與 repo 不含目錄而做的安全考量，v3.6 用 --add-dir 與絕對路徑 + 存在性檢查解決了該疑慮

Version 3.5

v3.5 主要變更（SKILL.md fragment 拆分）：

將 SKILL-A / SKILL-B(A1/A2/A3) / SKILL-C 三大主體拆出 fragments/ 目錄
本 SKILL.md（entry）只保留全域規則 + SECTION-0 + 路由表
weekly/appraise_selected.py 透過 classify_article.classify() 預判 route，只載入對應 fragment
對單一 route 的 appraisal，context 從 ~26k tokens (full skill) 降至 ~12-16k tokens（依 route 不同）
「default」route fallback 串接所有 fragments = 拆分前行為，零風險
分類用 Haiku 4.5 主、codex gpt-5.4 備、本地 heuristic 第三層、default 第四層

Version 3.4

v3.4 主要變更（CPG 路徑的類別錯誤與偽精度修正）：

A2 新增「明確不適用的標準（CPG / Scientific Statement）」段：明定 PROSPERO 註冊、獨立 SR、GRADE、PRISMA flow、雙人篩選等屬於 systematic review 的方法學要求，不應作為 ACC/AHA / ESC 型 CPG 的失敗批判
A2.1 AGREE-II 改為六面向定性評估（強 / 中 / 弱），禁止輸出「__/42」這類偽加總分數
A2.0 (3) 禁止輸出「估計總數 N–M 條」，改為「可見 N 條 + 遺失章節清單」
F. 最終裁決 CPG 專屬欄位同步更新
SKILL-B SELF-CHECK 新增三項 CPG 相關檢查項
移除「Bundled references」段（weekly pipeline 將 skill inline 進 prompt 且 cwd=tmpdir，references/jamaevidence/ 實際不可達，且本 repo 未提供）

Version 3.3

v3.3 主要變更：

新增 A2.0：CPG / Consensus 文章必須先完整重建文章本身的建議清單，再進行方法學批判
CPG / Consensus 路由拆成 A2.0 + A2.1 / A2.2，混合型全執行
A2.0 要求逐條列出建議內容、建議強度、證據品質、文內位置與主要支撐文獻；不得省略或歸納合併
新增建議分布概覽、強建議低證據交叉分析、共識同意比例透明度檢查
最終裁決新增 CPG / Consensus 專屬欄位

Version 3.2

v3.2 主要變更：

新增 A3 子模組：Narrative Review / Expert Opinion 專屬評讀框架
SANRA 量表（Baethge et al. Res Integr Peer Rev 2019）作為方法學基礎
新增 narrative review 特有的五大紅旗類別（結構性偏差、敘事框架偏差、作者立場、準量化偽裝、自我宣稱誠實度）
路由規則細分為四個 review 子型，避免類別錯誤
新增「混血文章」警示機制

融合來源：

JAMA Users' Guides to the Medical Literature
CI + MCID + Bayesian RCT 結果分類框架（Harrell / Zampieri / ASA / Pocock / Gelman & Carlin）
原始 literature-appraisal-SKILL.md
Gyawali B. How I Read a Clinical Trial Report? JCO Oncol Pract. 2026
SANRA (Baethge C, Goldbeck-Wood S, Mertens S. Res Integr Peer Rev. 2019;4:5)

適用設計：RCT、Non-inferiority trial、Surgical RCT、Platform trial、觀察性研究、Diagnostic accuracy、AI/ML model、Clinical prediction model、Systematic review、Meta-analysis、Network meta-analysis、Clinical practice guideline、Consensus statement、Narrative review、Expert opinion / Viewpoint / Perspective

關鍵參考文獻：

統計框架：

Altman & Bland (BMJ 1995) · ASA Statement (Am Stat 2016) · Zampieri et al. (AJRCCM 2021) · Gelman & Carlin (Perspect Psychol Sci 2014) · Pocock & Stone (NEJM 2016) · Hawkins & Samuels (JAMA 2021) · Freiman et al. (NEJM 1978) · Campbell & Gustafson (PLoS ONE 2018)

Narrative review 評估：

Baethge C, Goldbeck-Wood S, Mertens S. SANRA—a scale for the quality assessment of narrative review articles. Res Integr Peer Rev. 2019;4:5.
Gasparyan AY, Ayvazyan L, Blackmore H, Kitas GD. Writing a narrative biomedical review: considerations for authors, peer reviewers, and editors. Rheumatol Int. 2011;31:1409-17.